Re: [新聞] DeepSeek顛覆AI產業模式!曝中國2大發展方向 ASIC成關鍵

看板Stock (股票)作者 (Eye Taiwan)時間4小時前 (2025/02/02 22:35), 4小時前編輯推噓21(21039)
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※ 引述《KIMBEOM (HYYY)》之銘言: : 原文標題:DeepSeek顛覆AI產業模式!曝中國2大發展方向 ASIC成關鍵 : 原文連結:https://reurl.cc/qn2x9n : 發布時間:2025/02/02 12:40 : 記者署名:壹蘋新聞網 / 呂承哲 : 原文內容: : 【記者呂承哲/台北報導】中國AI新創公司DeepSeek近期在科技界掀起熱議,根據調研機 : 構TrendForce集邦科技的最新研究,DeepSeek近期接連發表DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等 : AI模型,將影響終端客戶對AI基礎設施的投資決策。未來,業者可能更注重軟體運算模型 : 的效率,以減少對GPU等昂貴硬體的依賴。同時,雲端服務供應商(CSP)可能擴大使用自 : 家ASIC(特殊應用積體電路)基礎設施,以降低建置成本。這使得2025年後,市場對GPU : AI晶片及相關半導體的需求可能產生變化。 : 心得/評論: : 看來ASIC就是未來趨勢 IC設計準備噴噴 : 明天加碼世芯 創意 M31 LLM經過這三年發展已展現其潛力,但也陷入(公開)知識枯竭造成的瓶頸 網路爬蟲能抓的都已訓練完 AI模型如還需增加功力,只能望向各家機構(公司)的商業祕密 比如DS團隊使用低階語言PTX來增加GPU計算效率 此部分的知識儲備,據說來自母公司幻化量方過往最佳化量化交易模型的經驗 拿 Python/C/組語/機器語言 來比喻就更明瞭 過往程式語言往高階發展,是因為有著訓練人才普及的需求 畢竟組語難學,機器語言就別提了 所以在一個python程式滿天飛的時代,能用C重寫效率優勢就驚人,更不用說使用組語 GPU這塊也是,現在很少有CUDA的使用者會去寫PTX 所以關於"PTX最佳化"公開的知識並不多 但很可能DS團隊已經成功將幻化量方PTX經驗轉換為大模型 然後用在設計下一代大模型的架構上 簡單說就是掌握獨家的低階語言知識,教給AI,然後再"手動迭代" 不斷產生更高效率的低階AI碼農 當然OpenAI內部也有可能擁有類似知識,但效率較低 所以基本可以推論,未來誰越能掌握壓榨硬體的知識,就能持續拉開效率差距 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.41.64.92 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1738506945.A.C3E.html

02/02 22:39, 4小時前 , 1F
可以避開使用CUDA,NV就不再獨大
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02/02 22:44, 4小時前 , 2F
快買a股
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現今的 compiler 最佳化技術太強大,在很多系統上寫
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C 語言執行效率未必會輸給寫組合語言
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簡單程式可能效率相當,但稍微複雜點,人力就很難分析驗證整個流程 加上組語/機器語言可以控制更底層的元件,特定情況下會存在更高效率方法

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PTX是CUDA到機械碼之間的中介碼 不可能繞開
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真的快笑死 都是NV的東西 要怎麼避? PTT水準的是...
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存疑,低階語言很有效率沒錯,但系統大到一定程度
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後很難維護/除錯,你用機器語言寫的出windows 11?
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我個人覺得不可能,ds若真的效率比其他model好,
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應該是算法有進化,不會是用低階語言寫導致的
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拿Windows來比太誇張,或許再過30年有機會吧 事實上現有LLM的架構很單純,一張圖就能表示清楚 只是運算的數量級巨大無比,所以特別適合追求極端的最佳化

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架構才是重點
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專業推
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※ 編輯: dansy (114.41.64.92 臺灣), 02/02/2025 22:59:53

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我記得是用ptx繞過nvlink的限制,但換不同型號就要
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重寫
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最佳化不是全部底層優化 是瓶頸用底層加速 會用pt
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x 表示掌握底層 換別的硬體架構也只是需要時間而已
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cuda ptx不是重點了 是他有離開nv生態圈的能力 另
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外不要只關注DeepSeek 模型OpenAI 新模型出來了 用
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戶使用成本也變低了 整個ai用戶成本降價時代來臨
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不懂裝懂
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並不是說DS已完全脫離CUDA 但有機會突破護城河
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02/02 22:54, 4小時前 , 23F
他開源給大家摸索, 未來會怎麼發展起來都不好說
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等有辦法不用NV的產品 做出一樣的東西再說
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(純討論程式語言)回樓上:其實在桌電、筆電這種或以
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上複雜的環境,人們投入很多精力在改良 C/C++ compi
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ler,所以用 C/C++ 就很夠了(Windows 11 是用 C++
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寫的, Linux 是用 C 寫的) -- 最多就是在少數特定
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地方夾進一段組合語言
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使用中階GPU,就能產出高效
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這點就是優勢
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02/02 22:59, 4小時前 , 32F
我知道你的意思 連AMD都沒辦法克服效能衰退問題
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02/02 23:00, 4小時前 , 33F
中國能? AMD還有微軟出錢出人
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02/02 23:01, 4小時前 , 34F
有人應該蠻誤解原 po 的意思 wwww
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02/02 23:04, 4小時前 , 35F
用NV低階程式語言做出 較不穩定的ANI要怎麼繞過NV?
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02/02 23:04, 4小時前 , 36F
你解釋看看 我哪裡誤解?
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架構的極致優化和算力需求的精簡,就是Ai的精髓
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DS做到了
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讓業界廣泛使用
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門外漢以為寫程式是電影敲鍵盤亂按喔
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事實上也是爭相採用
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AMD 在做的事和 DS 在做的事情又不一樣 =.=
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02/02 23:07, 4小時前 , 43F
台灣軟體界的看法,褒貶不一,但台灣自己搞不出來
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02/02 23:09, 3小時前 , 44F
我只是舉例AMD+微軟都無法取代NV的意思
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02/02 23:10, 3小時前 , 45F
除非 AMD+微軟做出自己的平台
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02/02 23:11, 3小時前 , 46F
openAi準確率也不是100%,DS準確率較低,只要繼續優
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02/02 23:11, 3小時前 , 47F
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02/02 23:12, 3小時前 , 48F
微軟在做的事和 DS 在做的事又不一樣 =.=
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02/02 23:12, 3小時前 , 49F
拉高準確率,小而美就是市場主流
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02/02 23:13, 3小時前 , 50F
微軟自己沒什麼在搞 LLM
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02/02 23:15, 3小時前 , 51F
你自己去找資料吧
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02/02 23:16, 3小時前 , 52F
微軟主要合作的 LLM 公司都是用 NV 的硬體架構,含
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02/02 23:16, 3小時前 , 53F
NVLink 和 NV 認證的 HBM
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02/02 23:16, 3小時前 , 54F
微軟和 NV 根本不是競爭對手的關係
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02/02 23:21, 3小時前 , 55F
樓上正解 微軟大概只能算算力掮客
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02/02 23:22, 3小時前 , 56F
PTX優化是其中一項 但DS還做了其他事情 兩件以上
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02/02 23:23, 3小時前 , 57F
一樓完全誤解 PTX只是自己寫cuda
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02/02 23:48, 3小時前 , 58F
不是都是NV架構嗎 要拿什麼繞 你當撐竿跳喔
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02/02 23:53, 3小時前 , 59F
傻眼..PTX是NV跨架構的膠水語言哪有啥繞過NV==
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02/03 00:31, 2小時前 , 60F
難怪open AI會說自己站錯邊,開源真的很猛
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文章代碼(AID): #1dduB1m- (Stock)
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